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MongoDB基础
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像
关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类
型。Mongo 最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以
实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便
使用 MongoDb
1.新建一个存放数据库的文件夹，注意：不能有中文和空格，建议不要放在 C盘.(E:\data\mongodbData)
2.启动 MongoDb 服务
mongod --dbpath 文件夹路径 //mongod --dbpath E:\data\mongodbData 注意:以这种方式打开服务,这个cmd就不能关闭了,关闭之后,这个数据库自动关闭.
3.连接数据库
连接本地数据库:mongo 连接外部数据库:mongo ip地址:端口号 MongoDB语法
数据库语法
- 查看所有数据库列表
show dbs -
使用数据库、创建数据库
使用数据库和创建数据库都是这个语句,但是创建数据库的时候,虽然可以进入,但实际这个数据库仍然是没有的,只有在这里面插入了数据之后,才是真正创建了数据库
use itying - 删除数据库，删除当前所在的数据库
db.dropDatabase(); - 删除集合/表，删除指定的集合 删除表
db.表名.drop() 表语法
- 显示当前的数据集合（mysql 中叫表）
先use 数据库,然后删除当前数据库 show collections -
插入（增加）数据
插入数据，随着数据的插入，数据库创建成功了，集合也创建成功了
db.表名.insert({"name":"zhangsan"}); //db.user.insert({"name":"zhangsan","age":20}) 查找数据:find
- 查询所有记录
db.userInfo.find(); 相当于：select* from userInfo; - 去重
db.userInfo.distinct("name"); 会过滤掉 name 中的相同数据 相当于：select distict name from userInfo; - 等于=
查询 age = 22 的记录: db.userInfo.find({"age": 22}); 相当于： select * from userInfo where age = 22; - 大于>
db.userInfo.find({age: {$gt: 22}}); 相当于：select * from userInfo where age >22; - 小于<
db.userInfo.find({age: {$lt: 22}}); 相当于：select * from userInfo where age <22; - 大于等于>=
db.userInfo.find({age: {$gte: 25}}); 相当于：select * from userInfo where age >= 25; - 小于等于<=
db.userInfo.find({age: {$lte: 25}}); - **查询 age >= 23 并且 age <= 26 **
db.userInfo.find({age: {$gte: 23, $lte: 26}}); - 模糊查询用于搜索
查询 name 中包含 mongo 的数据 db.userInfo.find({name: /mongo/}); //相当于%% select * from userInfo where name like ‘%mongo%’; //------------ 查询 name 中以 mongo 开头的 db.userInfo.find({name: /^mongo/}); select * from userInfo where name like ‘mongo%’; - 查询指定列数据
db.userInfo.find({}, {name: 1, age: 1}); 相当于：select name, age from userInfo; 当然 name 也可以用 true 或 false,当用 ture 的情况下河 name:1 效果一样(name:true)，如果用 false 就是排除 name，显示 name 以外的列信息。
- 查询指定列 name、age 数据, age > 25
db.userInfo.find({age: {$gt: 25}}, {name: 1, age: 1}); 相当于：select name, age from userInfo where age >25; - 排序: 1升序 -1 降序
升序：db.userInfo.find().sort({age: 1}); 降序：db.userInfo.find().sort({age: -1}); - 查询 name = zhangsan, age = 22 的数据
db.userInfo.find({name: 'zhangsan', age: 22}); 相当于：select * from userInfo where name = ‘zhangsan’ and age = ‘22’; - 查询前 5 条数据
db.userInfo.find().limit(5); 相当于：selecttop 5 * from userInfo; - 查询 10 条以后的数据
db.userInfo.find().skip(10); //查询除了前10条以外的全部 select * from userInfo where id not in (selecttop 10 * from userInfo); - 查询在 5-15之间的数据(分页)
db.userInfo.find().limit(10).skip(5); //跳过5条查询10条 可用于分页，limit 是 pageSize，skip 是第几页*pageSize - **or **
db.userInfo.find({$or: [{age: 22}, {age: 25}]}); 相当于：select * from userInfo where age = 22 or age = 25; - findOne 查询第一条数据
db.userInfo.findOne(); 相当于：selecttop 1 * from userInfo db.userInfo.find().limit(1); - 查询某个结果集的记录条数 统计数量
db.userInfo.find({age: {$gte: 25}}).count(); 相当于：select count(*) from userInfo where age >= 20; 如果要返回限制之后的记录数量，要使用 count(true)或者 count(非 0) db.users.find().skip(10).limit(5).count(true); false:查询所有 修改数据update
修改里面还有查询条件。你要该谁，要告诉 mongo。
- 查找名字叫做小明的，把年龄更改为 16 岁
db.student.update({"name":"小明"},{$set:{"age":16}}); - 查找数学成绩是 70，把年龄更改为 33 岁：(多层查询)
db.student.update({"score.shuxue":70},{$set:{"age":33}}); -
更改所有匹配项目
默认update更新一条,若想更新所有符合条件的,使用
{multi: true}
db.student.update({"sex":"男"},{$set:{"age":33}},{multi: true}); - 完整替换，不出现$set 关键字了
db.student.update({"name":"小明"},{"name":"大明","age":16}); 复杂操作
db.users.update({name: 'Lisi'}, {$inc: {age: 50}}, false, true); 相当于：update users set age = age + 50 where name = ‘Lisi’; db.users.update({name: 'Lisi'}, {$inc: {age: 50}, $set: {name: 'hoho'}}, false, true); 相当于：update users set age = age + 50, name = ‘hoho’ where name = ‘Lisi’; 删除数据
- 根据条件删除
db.表名.remove({ "borough": "Manhattan" }) //默认会删除所有符合条件的 db.users.remove({age: 132}); //删除符合条件的第一条(顺序) db.表名.remove({ "borough": "Queens" }, { justOne: true }) 批量操作:for循环
for(var i=0;i<100;i++){ db.user.insert({"title":"shop"+i}) } MongoDB 索引
索引基础
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以让我们查询数据库变得更快。MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的查询优化技巧
为一个字段创建索引之后,使用这个字段进行查询的速度回增加很多
- 创建索引
db.user.ensureIndex({"name":1}) //为user表中的name字段设置索引,数据多的时候,创建索引会有点慢 - 获取当前集合/表的索引：
db.user.getIndexes() //获取user表的所有索引(默认只有表有索引) - 删除索引
db.user.dropIndex({"name":1}) //删除name字段的索引 - 创建复合索引
db.user.ensureIndex({"username":1, "age":-1}) //数字 1 表示 username 键的索引按升序存储，-1 表示 age 键的索引按照降序方式存储。 该索引被创建后，基于 username 和 age 的查询将会用到该索引，或者是基于 username
的查询也会用到该索引，但是只是基于 age 的查询将不会用到该复合索引。因此可以说，
如果想用到复合索引，必须在查询条件中包含复合索引中的前 N 个索引列。然而如果查询
条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致的话，MongoDB 可以智能的帮助我们调
整该顺序，以便使复合索引可以为查询所用。如：
db.user.find({"age": 30, "username": "stephen"}) //会动态调整为:db.user.find({"username": "stephen","age": 30 }):按照创建的索引的顺序 - 创建索引时为其指定索引名
db.user.ensureIndex({"username":1},{"name":"userindex"}) //这个索引的名字为:userindex 随着集合的增长，需要针对查询中大量的排序做索引。如果没有对索引的键调用 sort，MongoDB 需要将所有数据提取到内存并排序。因此在做无索引排序时，如果数据量过大以致无法在内存中进行排序，此时 MongoDB 将会报错
唯一索引
在缺省情况下创建的索引均不是唯一索引。
- 创建唯一索引
{"unique":true}
db.user.ensureIndex({"userid":1},{"unique":true}) 注意:
- 如果再次插入 userid 重复的文档时，MongoDB 将报错，以提示插入重复键。
- 如果插入的文档中不包含 userid 键，那么该文档中该键的值为 null，如果多次插入类似
的文档，MongoDB 将会报出同样的错误
- 若创建索引的时候,旧的数据没有这个字段或者这个字段数据重复,索引将创建失败.
索引的一些参数
如果在为已有数据的文档创建索引时，可以执行下面的命令，以使 MongoDB 在后台创建索引，这样的创建时就不会阻塞其他操作。但是相比而言，以阻塞方式创建索引，会使整个创建过程效率更高，但是在创建时 MongoDB 将无法接收其他的操
db.user.ensureIndex({"username":1},{"background":true}) //后台创建索引 db.user1.ensureIndex({"title":1},{"dropDups":true}) //创建唯一索引,(重复的不删除) explain
explain 是非常有用的工具，会帮助你获得查询方面诸多有用的信息。只要对游标调用该方法，就可以得到查询细节。explain 会返回一个文档，而不是游标本身。如：
explain 会返回查询使用的索引情况，耗时和扫描文档数的统计信息。
- 语句具体执行时间
db.表名.find().explain( "executionStats" ) 关注输出的如下数值：explain.executionStats.executionTimeMillis 